为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
当前基于视觉的定位技术具有定位精度高，能够提供丰富的场景信息且携带方便等优势，已逐渐成为定位技术研究的热点。针对视觉定位中图像的特征提取算法耗时长，效率低的问题，无法满足实时性数据处理解算要求，本文通过基于金字塔光流和前后向追踪的快速匹配方法，提高算法检测效率，同时保证了数据的精确度。优化解决传统的RANSAC剔除误匹配点算法面对环境中许多不确定因素造成的场景巨大变化，无法保证整个定位系统的运动估计的稳定性问题。实验使用TX1视觉模块，搭载在六轴旋翼无人机上进行实地飞行定位测试验证，最终图像处理速度保持在25帧，满足无人机定位实时处理数据的要求。输出数据与RTK真值速度对比，速度误差保持在0.2m/s以内，并且能稳定实现无人机悬停定位，本文方法有效提高了无人机运动估计精度，并且拥有较好的鲁棒效果。